Qu'est-ce que le clustering de corrélation?
La mise en cluster de corrélation est effectuée sur des bases de données et d'autres sources de données volumineuses pour regrouper des ensembles de données similaires, tout en alertant l'utilisateur sur des ensembles de données dissemblables. Cela peut être fait parfaitement dans certains graphiques, tandis que d'autres subiront des erreurs car il sera difficile de différencier des données similaires de données dissemblables. Dans ce dernier cas, la mise en grappe de corrélation aidera à réduire automatiquement les erreurs. Ceci est souvent utilisé pour l'exploration de données ou pour rechercher des similitudes dans des données difficiles à manier. Des données différentes sont généralement supprimées ou placées dans un cluster séparé.
Lorsqu'une fonction de mise en cluster de corrélation est utilisée, elle recherche des données en fonction des instructions de l'utilisateur. L'utilisateur indiquera au programme ce qu'il doit rechercher et, quand il est trouvé, où placer les données. Cela s’applique normalement à des sources de données très volumineuses lorsqu'il est impossible - ou prend trop d’heures - de parcourir les données manuellement. Il peut y avoir un regroupement parfait ou un regroupement imparfait.
Le regroupement parfait est le scénario idéal. Cela signifie qu'il n'y a que deux types de données: l'un correspond à ce que l'utilisateur recherche, tandis que l'autre n'est pas nécessaire. Toutes les données positives ou nécessaires sont placées dans un cluster, tandis que les autres données sont supprimées ou déplacées. Dans ce scénario, il n'y a pas de confusion et tout fonctionne parfaitement.
La plupart des graphiques complexes ne permettent pas un regroupement parfait et sont plutôt imparfaits. Par exemple, un graphique a trois variables: X, Y et Z. X, Y est similaire, X, Z est similaire, mais Y, Z est différent. Cependant, les trois groupes de variables sont si similaires qu'il est impossible de créer un groupe de corrélations parfait. Le programme travaillera pour maximiser le nombre de corrélations positives, mais cela nécessitera quand même une recherche manuelle de la part de l'utilisateur.
Dans l'exploration de données, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données, la mise en cluster de corrélations est utilisée pour regrouper des données similaires avec des données similaires. Par exemple, si une entreprise exploite des données pour un site Web ou une base de données volumineux et souhaite uniquement connaître un aspect spécifique, il faudra une éternité pour parcourir toutes les données à cet effet. En utilisant une formule de classification, les données seront mises de côté pour une analyse correcte.
Des informations différentes sont traitées uniquement sur les instructions de l'utilisateur. L'utilisateur peut choisir d'envoyer des données différentes à différents clusters, car les informations peuvent être utiles pour d'autres projets. Si les données ne sont pas nécessaires et ne font que gaspiller de la mémoire, les informations dissemblables sont alors rejetées. Dans les regroupements imparfaits, il est possible que certaines informations dissemblables ne soient pas rejetées car elles sont très similaires aux données recherchées par l'utilisateur.